Fable 5 单独跑一个任务，成本约 4 美元。换一套组合打法，只需 1.61 美元——效果相同，成本砍半，速度还快 3 倍。
7 月 7 日，Anthropic 官方开发者账号公布了两套 Fable 5 使用架构和一组跑分数据，展示了如何通过「Advisor 顾问模式」和「Orchestrator 指挥官模式」大幅降低 Fable 5 的使用成本。
Fable 5 在 SWE-bench Pro 编程基准测试中拿到 80.3% 的准确率，比 Claude Opus 4.8 高出十多个百分点。但 API 价格同样高昂：每百万 token 输入 10 美元、输出 50 美元，是 Claude Sonnet 5 限时优惠价的 5 倍。一个编程任务轻松消耗 2 到 4 美元。
Anthropic 给出的解决方案核心是：「别让 Fable 5 干体力活。」
Advisor 顾问模式：92% 的能力，63% 的成本
第一套架构叫 Advisor。让更便宜的 Claude Sonnet 5 负责所有脏活累活——写代码、改文件、跑测试、读网页。Fable 5 只在关键节点出场，查看整个对话记录后给出方向建议，然后退场。
Anthropic 在 API 中添加了 Advisor Tool 功能。Claude Sonnet 5 工作到一半可随时调用 Fable 5 当顾问，Fable 5 输出 400 到 700 个 token 的建议后离开，Claude Sonnet 5 根据建议继续执行。每次 Fable 5 出场通常只调用一两次，大量 token 消耗落在 Claude Sonnet 5 身上并按其价格计费。
Claude Sonnet 5 在 SWE-bench Pro 上单独测试为 75.5%，加上 Fable 5 顾问后直接飙到 84%。作为对比，Fable 5 全程单干为 91%。
这相当于 92% 的 Fable 5 能力，但只需 63% 的成本。
Orchestrator 指挥官模式：便宜 2.5 倍，快 3 倍
第二套架构叫 Orchestrator。Fable 5 当老板，负责拆解任务、分配工作、汇总结果；Claude Sonnet 5 当执行者，去搜索、抓取、阅读、执行。
Anthropic 用 Managed Agents 实现多 Agent 协作。Fable 5 作为调度中心拆分任务，派出多个 Claude Sonnet 5 子智能体并行干活。每个子智能体在独立上下文中完成任务后向 Fable 5 汇报。
官方实测案例：让 AI 查询 10 个国家公园的门票价格和预约政策，每个公园必须去官网核实。
指挥官模式 194 秒完成，成本 1.61 美元，84% 的 token 消耗在 Claude Sonnet 5 上。同样的活让 Fable 5 一个人干需要 608 秒，成本 4 美元——便宜 2.5 倍，还快了 3 倍。
大规模信息检索场景：96% 的能力，46% 的成本
在 BrowseComp 基准测试（考察从海量网页中寻找准确答案的能力）中，指挥官模式省得更多：
- Fable 5 全程单干：90.8% 准确率，每道题 40.56 美元
- Claude Sonnet 5 全程单干：77.8%，16.01 美元
- Fable 5 指挥 + Claude Sonnet 5 干活：86.8%，18.53 美元
96% 的能力，只需 46% 的成本。
两套架构如何选择？
顾问模式适合编程、代码调试等有明确产出物的工作。Claude Sonnet 5 干活，Fable 5 开头给方向，结尾把关。
指挥官模式适合大规模信息收集、文档审查、日志分析等 token 密集型任务。Fable 5 拆分任务，多个 Claude Sonnet 5 并行执行，便宜模型负责海量阅读，贵模型最终汇总输出。
一句话总结：「体力活交给便宜模型，脑力活给贵模型。」
当前状态与使用方式
两套架构目前均处于 Beta 阶段。顾问模式的 Advisor Tool 直接在 API 的 tools 数组里声明即可。指挥官模式的 Managed Agents 需要先创建 agent 定义，再新建 session。
如果在使用 Claude Code，其 subagent 机制已经内置了类似逻辑——Fable 5 负责规划，Claude Sonnet 5 负责执行。
Anthropic 已公开完整代码和文档。Fable 5 将于 7 月 12 号后转为按 API 用量计费，焚诀早用早享受。
